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[국내논문] 유전자 알고리즘을 이용한 고정 셀에서 글자 폰트(font) 최적화
Word Processor font optimization in Fixed-function cell Using a Genetic Algorithm 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.18 no.10, 2013년, pp.163 - 172  

김상원 (서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 산업정보시스템전공) ,  김승희 (서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 산업정보시스템전공) ,  김우제 (서울과학기술대학교 기술경영융합대학 글로벌융합산업공학과)

초록
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본 연구는 유전자알고리즘을 사용하여 표의 크기에 맞게 가장 최적화된 글자로 표현할 수 있는 방법을 실험하였다. 그 결과 셀의 넓이와 높이, 입력받을 글자의 개수를 계산하여 글자 크기, 줄 간격, 자간 간격의 최적의 값을 찾아 길이가 서로 다른 글자를 최적화된 상태로 표현할 수 있도록 폰트를 제공할 수 있었다. 본 연구는 유전자 알고리즘을 통하여 현재 사용하고 있는 다양한 워드프로세스에서 발생되고 있는 셀 고정 상태에서의 글자 최적화 문제에 대한 해결 방법을 제시하였다는데 그 의의가 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study was conducted to explore a method of displaying optimized letters that fit the size of tables using a genetic algorithm. As a result, fonts with optimized letters of different lengths were offered through optimum values of the font size, line spacing, and letter spacing by calculating the...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
유전자알고리즘은 어떤 방법인가? 유전자알고리즘은 유전학과 자연 진화의 개념을 도입한 적응 탐색법으로 1975년 Holland에 의해 개발되었는데 유연한 성격 때문에 복잡한 최적화 문제를 해결하고 강건성을 높이기 위한 방법으로 많이 사용되고 있다.[2]
최적화에 사용한 글자 속성은 무엇인가? 최적화에 사용할 글자 속성은 글자크기(pt), 줄 간격(pt), 자간(%) 총 세 가지 속성을 사용한다. 모든 속성 값들은 각종 연산에 동일한 크기를 적용하기 위하여 mm로 변환하여 적용하며, 글자크기와 동일한 크기로 표현하기 위하여 줄 간격은 자간속성의 “고정값” 기능을 이용한다.
유전자알고리즘이 복잡한 최적화 문제를 해결하고 강건성을 높이는 방법으로 많이 사용되는 이유는? 이는 전통적으로 선형계획법이 목적함수의 최적해를 구하는 방법으로 많이 사용되고 있으나 목적함수가 비선형, 비연속, 미분 불가 등의 제약이 있는 경우에는 비선형계획법으로도 최적해를 구하는 것이 어렵기 때문이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. Sang-Won Kim, Woo-Je Kim, "Font optimization in Fixed-function cell Using a Genetic Algorithm," Proceedings of the Korean Operations Research and Management Science Society Seminar, pp. 1337-1343, Nov. 2012. 

  2. Seung-Hee Kim, Woo-Je Kim, "Development of a Predictive Model of Satisfaction Survey Respondents Classified Information Service using GA," Journal of KIIT. Vol 11, No. 6, pp. 111-126, June. 2013. 

  3. V. Kecman, "Learning and Soft Computing," MIT Press, Cambridge, Mass, pp. 499, 2001. 

  4. Michalewicz, Z. "Genetic Algorithms + Data Structures Evolution Programs," Springer-Verlag., 1992. 

  5. Seung-Gon, Gong, "Genetic Algorithms(Genatic Algorithms + Data Structures Evalution Programs)," 3rd., green, Oct. 1996. 

  6. Young-Deuk Moon, "Digital Font Design for Effective Multimedia Contents Description," Journal of KIIT, 8(1), pp. 326-329, May. 2010 

  7. Byung-Gook Lee, Yun-Beon Park, Woan-Kyu Lee, "An Effective Representation of Combination Rule for the Hangul Typeface Design," Journal of the Korea Information Processing Society, 3(6), pp. 1580-1587, Nov. 1996. 

  8. Eun-hwe Kim, Geub-ho Jeong, Jae-young Choi, "Minimizing Duplicates of Hangul Fonts using Composite Glyph of TrueType," Journal of KIISE(B), 26(10), pp. 1230-1236, Dec. 1999. 

  9. Young-Woong Song,Chang-Wook Lim, In-Seok Lee, Myung -Chul Jung,Seung-Min Mo, Yong-Ku Kong, "Effects of the Syllable Number, Font Type, Color Contrast, Display Type, Letter Size and Age Group on the Legibility of the Korean Characters," Journal of the Korean Society of Safety, 24(5), pp. 92-100, Oct. 2009. 

  10. Gyung-Yun Cho, "A Study on Compression and Decompression of Bit Map Data by NibbleRLE Code," Journal of the Korea Information Processing Society, 2(6), pp. 857-865, Nov. 1995. 

  11. Nenad Marovac, "handling fonts in electronic publishing systems," Computers & Graphics, 11(3), pp. 289-295, Nov. 1987. 

  12. Chandler, Scott Bondurant, "Comparing the legibility and comprehension of type size, font selection, and rendering technology of on-screen type," University Virginia Polytechnic Institute and State University ProQuest, UMI Dissertations Publishing, pp. 1-108, Aug. 2001. 

  13. Sang-Sung Park, Dong-Kyu A, "Image Feature Extraction using Generic Algorithm," Journal of The Korea Society of Computer and Information Vol. 11 No. 3, pp. 133-139, Aug. 2006. 

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